Taller de Manejo y Almacenamiento de Datos Científicos. Ciudad de Buenos Aires, 6 de Marzo de 2015. Se realizó en la sede central de CONICET el "Taller de Manejo y Almacenamiento de Datos Científicos", organizado por la Gerencia de Desarrollo Científico y Tecnológico de CONICET. El taller fue abierto por el Gerente de la Gerencia de Desarrollo Científico y Tecnológico Dr. Jorge Tezón y coordinó el taller la Dra. Patricia Maccagno de la Dirección Convenios y Proyectos de esta Gerencia. Participaron en el taller representantes de los Observatorios de datos de ACUMAR, del Observatorio Nacional de Degradación de Tierra y Desertificación, del Proyecto Argentino de Monitoreo y Prospección de Ambientes Acuáticos, PAMPA2, de la Red Argentina para el Estudio de la Atmósfera Superior, RAPEAS y de Plataforma Interactiva de Investigación en Ciencias Sociales, PLICCS, de la Gerencia de Desarrollo Científico y Tecnológico y Gerencia de Sistemas de CONICET. Esta misma gerencia presentó también avances en el Repositorio Institucional de CONICET y comentó sobre la evolución de SIGEVA. Participó asimismo un representante de la articulación del PIO-YPF-CONICET. Durante el taller cada uno de los expositores presentó un panorama del manejo actual de los datos científicos y de las necesidades de control de calidad de datos y metadatos. CAICYT con la presencia de la Directora Mela Bosch y de Fernando Ariel López de Comunicación Institucional y Diego Ferreyra de Tecnología Documental participó en el cierre y conclusiones del taller. Durante su presentación se indicó el marco general de la problemática de datos abiertos en el mundo y las propuestas CAICYT al respecto. Ver presentación: CAICYT_Datos Científicos. En tal sentido se adelantaron los aspectos del Proyecto Institucional Metodologías en Herramientas Digitales en la Investigación. Además presentaron las bases de un Marco de verificación de calidad de metadata e infraestectura de datos primarios científicos, el cual debería integrar los Planes de Gestión de Datos de los diferentes proyectos y observatorios.

1. Gestión de Datos Científicos
Taller sobre Gestión de la Información en
Observatorios / Proyectos / Redes
6 de Marzo de 2015

2. DATOS
OPEN DATA Gobierno Abierto
DATOS Tercer Sector + Ciudadano
ABIERTOS Periodismo de Datos

3. Openness → Open Science
Open Access + Open Data + Open Source
+ Innovación + Colaboración

4. Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad y
Veracidad
Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento
(Data Mining & Knowledge Discovery)

5. → hechos, observaciones o experiencias (basado argumento, teoría o prueba)
→ pueden ser numéricos, descriptivos o visuales.
→ pueden ser en estado bruto o analizado,
→ pueden ser experimentales u observacionales.
→ pueden ser abiertos o cerrados
¿Qué son los datos de investigación?¿Qué son los datos de investigación?

6. Los datos incluyen: cuadernos de laboratorio, cuadernos de campo, datos de
investigación primaria (incluidos los datos en papel o en soporte informático),
cuestionarios, cintas de audio, videos, desarrollo de modelos, fotografías,
películas, y las comprobaciones y las respuestas de la prueba.
Las colecciones datos para la investigación pueden incluir diapositivas; diseños
y muestras.
En la información sobre la procedencia de los datos también se podría incluir:
el cómo, cuándo, donde se recogió y con que (por ejemplo, instrumentos). El
código de software utilizado para generar, comentar o analizar los datos
también pueden ser considerados datos.”
¿Qué son los datos de investigación?¿Qué son los datos de investigación?

7. ● Observacionales: datos capturados en tiempo real, comúnmente únicos e irremplazables
Ej: imágenes cerebrales, encuestas
● Experimentales: datos provenientes de resultados experimentales
Ej: Aquellos que provienen de aparatos de medición en laboratorios, comúnmente
reproducibles, pero caros.
● Simulación: datos generados de modelos de prueba donde el modelo y los metadatos pueden
ser mas importantes que los datos de salida del modelo.
Ej: Modelos económicos o climáticos.
● Desarrollados o compilados: resultado de procesar y/o combinar datos “crudos”,
comúnmente reproducibles pero caros.
Ej. Bases de datos compiladas,Resultados de text mining, Datos de censos consolidados.
● Reference or canonical: Una (estática u orgánica) conglomeración o colección de datasets
mas pequeños (revisados por pares), la mayor parte de ellos publicados y “curados”
Ej. Bancos de datos genéticos, bases de datos cristalográficas.
¿Qué son los datos de investigación?
Construcción de datos
científicos: tipos

8. ● Es una colección de datos reunidos durante la ejecución de un
proyecto de investigación.
● Son objetos digitales compuestos y heterogéneos.
● Constituye la base de la investigación y va asociado a una
publicación científica (resultado de la investigación).
● Se almacena y gestiona en Repositorios Interoperables conforme a
estándares internacionales.
Es el objeto específico de
control, organización,
descripción y preservación
de datos científicos
DATASET

9. BENEFICIOS #DatosAbiertos
● Ayuda a verificar los resultados.
● Evitar la fabricación y falsificación de datos.
● Diferentes interpretaciones o enfoques aplicados
a datos existentes contribuyen a los avances
científicos.
● Optimización en el uso de recursos.
● Preservación a largo plazo bien gestionada,
permite mantener la integridad de los datos.
TenopirC, Allard S, Douglass K, AydinogluAU, et al. (2011) Data Sharing by Scientists: Practices and
Perceptions. PLoSONE 6(6): e21101. doi:10.1371/journal.pone.0021101
http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0021101

10. Una gestión adecuada de los datos requiere
al menos los siguientes aspectos:
● Políticas a nivel de agencias de financiación e institucionales.
Definición de roles/responsabilidades de los distintos actores.
● Recursos financieros a largo plazo ya que los datos son
acumulativos y se preservan.
● Recursos humanos especializados (para generación de datos,
normalización, explotación y preservación).
● Infraestructuras coordinadas para garantizar su
interoperabilidad. Entre los requisitos de las infraestructuras
destacar: preservación, acceso, data curation, data processing,
distribución.
Para dar respuesta a estos aspectos es necesaria una
formación adecuada, equipamientos, sistemas de
almacenamiento masivo de datos y redes de alta capacidad.

11. Los investigadores pueden ser reacios a compartir sus datos
públicamente debido a los costos individuales reales y / o percibidos.
Mayor resistencia: Cambio Cultural

12. ACTORES IMPLICADOS
- Investigadores / productores de datos
- Universidades y Centros de Investigación
- Repositorios Institucionales (corto-mediano plazo)
- Centro de Datos (largo plazo)
- Gestores de datos
- Usuarios que reutilizan los datos
- Agencias de financiación
Tercer sector / Sociedad Civil

13. Científico de Datos:
nuevos conocimientos y competencias

14. Data Scientist

15. Antecedentes Políticas en las
Agencias de Financiamiento
●
Estados Unidos: National Science Foundation (NSF), National
Aeronautics and Space Administration (NASA), National Oceanographic Data
Center (NODC) y National Institutes of Health (NIH).
● Europa: Horizon2020
●
Reino Unido: AHRC, BBSRC, Cancer Research UK, EPSRC,
ESRC, MRC, NERC, STFC, WellcomeTrust.
●
Regional: OCDE
● Argentina:
– Iniciativas Nacionales de Datos
http://sistemasnacionales.mincyt.gob.ar/
– Ley Nacional 26.899. Datos primarios en 5 años
disponibles. Excepciones

16. Líneas de Trabajo
● Plan de Gestión de Datos / Data Management Plan (DMP)
● e-Infraestructuras

17. Plan de Gestión de Datos (DMP)
● Referencia y nombre del set de
datos
● Descripción del set de datos
● Estándares y metadatos
● Datos compartidos
● Archivo y preservación
(incluyendo almacenamiento y copias de
seguridad)
● Formatos
● Metadatos
● Identificador digital de datos
● Marco legal relacionado con la
gestión y divulgación de datos de
investigación
– Acceso y datos
– Privacidad y confidencialidad
– Propiedad Intelectual y datos
– Depósito de los datos
– Licencias alternativas copyright
● Preservación
Horizon2020 (UE) FECYT (España)

18. e-Infraestructura
●
Documentación compartida de Modelos de Datos y
Metadatos
● Directorio de Fuentes de Productor de Datos
●
Repositorio Interoperable de Datos
– Datos Públicos Argentina (CKAN, OKF), Zenodo (Invenio, CERN)
– DRYAD, PLICSS, LAGOS (DSpace, MIT & HP), Harvard
DATAVERSE (Eprints)
●
Plataforma de Trabajo para Investigadores
– HubZero (
– MyExperiment.org
●
Cluster de Almacenamiento y/o Procesamiento

19. Propuestas del
● Marco de verificación de calidad de metadata e infraestructura de datos
primarios científicos.
● Puesta en común de e-infraestructuras y experiencia en software.
Desarrollar e implementar e-infraestructura y plataformas de trabajo para
investigadores adaptada a las necesidades de la institución.
● Talleres de intercambio con los productores de datos.
– Conocer las características y los ciclos de vida de colecciones de datos
específicas.
– Puesta en común de e-infraestructuras y experiencia en software.
– Identificar necesidades y competencias a desarrollar o fortalecer.
● Formación en las necesidades y competencias detectadas durante los
Talleres de intercambio
● Apoyar a instituciones productoras de datos en el desarrollo de un Plan de
Gestión de Datos (DMP). Determinar políticas adecuadas para su gestión.

20. ¿Preguntas, Dudas o Consultas?
Muchas Gracias
Equipo CAICYT-CONICET:
Mela Bosch, Diego Ferreyra, Fernando Ariel López y Mirna Prieto